JavaScript+HTML实现的毕业设计电影推荐系统源码
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 126 浏览量
更新于2024-10-11
3
收藏 249.25MB ZIP 举报 资源摘要信息:"本项目是一个基于JavaScript和HTML技术结合机器学习算法实现的电影推荐系统，非常适合计算机科学与技术相关专业的学生、教师及行业从业者，尤其是对人工智能、通信工程、自动化、软件工程等领域感兴趣的人士。该系统既可作为学习材料，也可作为毕业设计、课程设计或项目初期演示之用。该系统源码经过测试，并在答辩中获得了94.5分的高分评价，显示出系统的稳定性和可靠性。
在技术层面，项目充分利用了JavaScript在前端开发中的优势，实现了用户友好的界面设计。HTML作为网页内容的骨架，与JavaScript协同工作，使得数据展示变得生动和直观。此外，后端利用机器学习算法来分析用户数据，从而提供个性化的电影推荐服务，这部分功能可能涉及到数据处理、模型训练等复杂的后端逻辑。
为了构建和运行本推荐系统，用户可能需要具备一定的编程基础，包括但不限于以下知识点：
1. JavaScript编程基础：理解JavaScript语法、控制结构、函数、事件处理以及DOM操作等。
2. HTML和CSS基础：能够使用HTML构建网页结构，使用CSS进行样式设计和布局。
3. 机器学习基础：了解基本的机器学习概念，包括算法选择、数据预处理、模型训练和评估等。
4. 服务器端技术：虽然具体技术未详细说明，但了解一些服务器端技术如Node.js、数据库操作等是很有帮助的。
5. 推荐系统知识：掌握推荐系统的工作原理，包括协同过滤、内容推荐、混合推荐等算法。
资源文件中的`MovieRecommendSystem.iml`文件很可能是IntelliJ IDEA的项目文件，用于配置项目的各种环境信息。`pom.xml`文件则暗示了项目使用了Maven进行依赖管理和构建自动化。`.idea`目录中可能包含IDEA的项目配置文件，而`businessServer`和`recommender`文件夹则可能包含系统的业务逻辑和推荐算法实现。由于没有具体的代码和文件结构信息，以上仅为合理猜测。
对于想要进一步了解或修改该系统的开发者来说，建议首先浏览源码，理解其基本结构和运行流程。可以查看JavaScript和HTML文件来了解前端如何展示数据和接收用户交互，同时检查后端代码来了解推荐算法的实现。如果需要对推荐算法进行改进或添加新功能，可能需要深入研究机器学习的相关知识，并调整业务逻辑以满足新的需求。"
基于JavaScript+HTML结合机器学习的电影推荐系统源码(毕业设计).zip （5839个子文件） 
ALSTrainer$$typecreator1$1.class 1KB ConnHelper$.class 2KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$12.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$4.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$main$1.class 2KB Recommendation.class 5KB MovieRecs$.class 2KB Movie.class 3KB OfflineLFMRecommender$.class 10KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$7.class 2KB ALSTrainer$$anonfun$getRMSE$1.class 2KB ALSTrainer$$anonfun$2.class 2KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$4.class 2KB ALSTrainer.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$saveDataToMongoDB$2.class 2KB Recommendation$.class 2KB Movie$.class 3KB StreamingRecommender$$anonfun$computeMovieScores$1.class 2KB Movie.class 9KB MovieRating$.class 2KB MovieRecs.class 5KB MovieRecs.class 5KB Movie$.class 3KB OfflineLFMRecommender$$typecreator3$1.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$7.class 3KB MongoConfig$.class 2KB Recommendation$.class 2KB OfflineLFMRecommender$$typecreator5$1.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$main$1$$anonfun$apply$2$$anonfun$apply$3.class 2KB UserRecs$.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$7$$anonfun$apply$3.class 1KB ContentRecommender$$anonfun$1.class 2KB Recommendation$.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$saveDataToMongoDB$1.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$2.class 2KB MongoConfig$.class 2KB ContentRecommender$$typecreator3$1.class 3KB Recommendation.class 5KB Rating.class 2KB OfflineLFMRecommender$$typecreator1$1.class 2KB OfflineLFMRecommender.class 2KB StreamingRecommender$.class 17KB MovieService.class 8KB Movie.class 9KB ContentRecommender$$typecreator2$1.class 3KB MongoConfig.class 5KB UserService.class 6KB User.class 2KB MovieRestApi.class 11KB ContentRecommender$$typecreator5$1.class 2KB access_log.2019-04-04 53KB Tag.class 2KB Configure.class 4KB StreamingRecommender$$anonfun$getUserRecentlyRating$1.class 2KB StreamingRecommender.class 4KB RatingService.class 7KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$8.class 2KB UserRestApi.class 3KB StreamingRecommender$$anonfun$main$1$$anonfun$apply$2.class 4KB MongoConfig.class 5KB MovieRating.class 5KB MovieRecs$.class 2KB ALSTrainer$$anonfun$5.class 2KB Application.class 4KB StreamingRecommender$$anonfun$1.class 2KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$12$$anonfun$apply$3.class 2KB UserRecs.class 5KB MongoConfig$.class 2KB TagService.class 7KB UserRecs$.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$getTopSimMovies$2.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$3.class 1KB StreamingRecommender$$anonfun$1$$anonfun$apply$1.class 2KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$6.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$main$1$$anonfun$apply$2$$anonfun$apply$5.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$7$$anonfun$apply$2.class 2KB ALSTrainer$$anonfun$4.class 2KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$10.class 2KB ALSTrainer$$anonfun$2$$anonfun$apply$1.class 2KB MovieRecs$.class 2KB ContentRecommender$$anonfun$5.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$computeMovieScores$3.class 3KB MovieRecs.class 5KB StreamingRecommender$$anonfun$getTopSimMovies$1.class 2KB ContentRecommender$$typecreator1$1.class 2KB UserRecs.class 5KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$7$$anonfun$apply$1.class 2KB ALSTrainer$.class 9KB Recommendation.class 5KB ContentRecommender$.class 9KB MongoConfig.class 5KB ContentRecommender.class 1KB StreamingRecommender$$typecreator1$1.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$computeMovieScores$3$$anonfun$apply$6.class 1KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$9.class 2KB StreamingRecommender$$anonfun$main$1$$anonfun$apply$2$$anonfun$apply$4.class 1KB StreamingRecommender$$anonfun$3.class 2KB RecommenderService.class 13KB StreamingRecommender$$anonfun$computeMovieScores$1$$anonfun$apply$mcVI$sp$1.class 3KB OfflineLFMRecommender$$anonfun$1.class 2KB共 5839 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 59
2023-07-05 上传
2024-06-25 上传
2023-07-10 上传
2024-04-21 上传
2024-01-04 上传
2024-03-26 上传
2024-04-20 上传
2023-08-31 上传
2023-10-18 上传
onnx
- 粉丝: 9573
- 资源: 5594
我的内容管理
展开
最新资源
- 深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南
- 网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析
- multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术
- C++商品交易系统实习项目详细要求
- macOS系统Python模块whl包安装教程
- 掌握fullstackJS：构建React框架与快速开发应用
- React-Purify: 实现React组件纯净方法的工具介绍
- deck.js：构建现代HTML演示的JavaScript库
- nunn：现代C++17实现的机器学习库开源项目
- Python安装包 Acquisition-4.12-cp35-cp35m-win_amd64.whl.zip 使用说明
- Amaranthus-tuberculatus基因组分析脚本集
- Ubuntu 12.04下Realtek RTL8821AE驱动的向后移植指南
- 掌握Jest环境下的最新jsdom功能
- CAGI Toolkit：开源Asterisk PBX的AGI应用开发
- MyDropDemo: 体验QGraphicsView的拖放功能
- 远程FPGA平台上的Quartus II17.1 LCD色块闪烁现象解析
